中国数字经济“双循环”的结构透视及时空动态演进

程云洁，杨淋杰

（新疆财经大学 经济学院，乌鲁木齐 830000）

0 引言

数字经济凭借其超高的发展速度、广泛的影响范围以及深刻的影响程度，不断推动着生产方式、生活方式和治理方式的变革。探究“双循环”新发展格局下数字经济的区域差异及演化特征是实现数字经济多个环节高效贯通、高质量发展的关键。如何有效界定数字经济的范围和科学测度数字经济发展水平一直是学术界的研究热点。已有文献多将技术密集型产品或信息技术类服务作为数字经济的研究对象[1]，美国商务部和国际货币基金组织用贸易产品类别或产业形态与数字技术的关联情况来界定数字经济的范围。关于数字经济发展状况的研究，内循环方面的相关研究多利用中国省级投入产出表[2]、熵值法[3]、DEA 模型[4]等，从省级数字经济相关数据出发，评价中国省域数字经济发展状况；外循环方面的相关研究则基于RAGA投影寻踪模型[5]、随机前沿模型[6]、国际投入产出表[7]等，以国别数据为基础，评价中国整体的数字经济外循环状况。

从研究视角和具体内容来看，“双循环”新发展格局下，关于区域数字经济具体的内循环与外循环发展动态的研究有待补充。本文利用中国碳核算数据库（以下简称CEADs）发布的中国区域间投入产出表数据，刻画中国区域数字经济省内、省际、出口三个循环体系的发展情况，并利用多维度基尼系数分解法、地理信息探测技术揭示中国数字经济多循环发展的时空格局及动态演进，以期为新发展格局下数字经济的高质量发展提供理论支持，也为其他行业主体“双循环”发展体系的建设提供参考。

1 研究设计

1.1 数据说明

1.1.1 数字经济的范围界定

现有研究对于数字经济的范围界定多基于与数字技术相关的现实商品或服务，本文结合2018 年美国商务部经济分析局（BEA）发布的数字经济范围，将其与CEADs发布的中国区域间投入产出表中的42 部门代码相对应，最终选择投入产出表中编号19（电气机械和器材）、编号20（通信设备、计算机和其他电子设备）、编号31（信息传输、软件和信息技术服务）、编号36（综合技术服务）4 个类别的经济部门作为数字经济的代表。

1.1.2 数字经济内、外循环界定

投入产出表能够有效反映国民经济循环细节，CEADs基于引力模型估计省份间不同行业部门的经济流量，编制发布了中国区域间投入产出表[8]，为从时间维度和空间维度交叉探讨相关数据提供了可能。李敬和刘洋（2022）[9]阐述了通过该投入产出表中涵盖省际、省内以及进出口关系的数据来刻画中国经济多循环体系的科学性。本文借鉴该方法，并参考以内外需求为“双循环”实质内涵的相关研究，最终以投入产出表中与数字经济相关的多项产业最终需求部分的多层级关系代表中国数字经济的省内、省际、出口三个循环体系。

1.2 研究方法

1.2.1 基尼系数双维分解

基尼系数常被用来衡量社会经济要素的不均衡情况，其具体公式如下：

式（1）中，Xi（i=1，2，3，…）是第i个研究单元的经济总量，n为研究区域总量，μ为子群均值。为进一步分解不同维度要素对于差异的贡献，参照Mussard（2004）[10]的双维基尼系数分解步骤，从空间维度和循环结构维度两个层面探究数字经济的区域差异。先将研究单元Xi划分为东部、中部以及西部地区，以此探究板块区域内以及板块区域间的差异贡献；再将Xi的构成来源进一步分解，满足条件Xi=Y1+Y2+…+Yk，其中Yk为k类循环结构来源的数字经济流量，以此探究内、外循环的差异贡献。

1.2.2 全局莫兰指数

本文选用全局莫兰指数作为分析中国数字经济空间集聚状况的方法。全局莫兰指数的取值范围为[-1,1]，当指数不等于0时，表明省域数字经济发展水平存在空间上的正相关性或负相关性。

式（2）中，Xi为观测值；Wij为空间权重，本文选用能够反映自然地理关系的邻接矩阵以及反映社会经济关系的经济矩阵进行研究。

1.2.3 标准差椭圆

ArcGIS 标准差椭圆模型可以分析省域尺度下数字经济内、外循环的空间分布方向及趋势。椭圆长、短轴分别代表研究对象分布的主、次趋势分布方向。标准差椭圆计算公式如下：

式（3）中，Xi、Yi分别为要素i的横、纵坐标，n表示要素总数。

椭圆旋转角：

x轴，y轴的标准差：

2 实证分析

2.1 结构视角下的中国数字经济内、外循环分析

本文基于中国区域投入产出表构建中国数字经济内、外循环体系，结果见表1。从数字经济内循环最终消费情况来看，研究时段内消费总量呈现上升趋势，2012年内循环数字经济消费总量为41886.62 亿元，2015 年增加至50816.45 亿元，2015—2017 年快速上升，2017 年内循环消费额增加至73067.79亿元。消费结构方面，固定资产形成是最终消费的主要构成部分，在2012 年、2015 年、2017 年三个时间截面的占比分别为58.70%、58.23%、69.19%。城镇居民消费占比排名第二，虽然其占比从2015 年的22.39%下降至2017 年17.10%，但消费总量保持增长,由2015 年11376.58 亿元上升至2017 年12493.65 亿元。此外，农村居民消费部分的总量和占比同时上升，由2012年的总量为1632.80亿元、占比为3.90%上升至2017年的总量为3788.18亿元、占比为5.18%。循环结构方面，省内循环为内循环的主要构成部分，2012年、2015年以及2017年省内循环的占比均超过70%。对比省内、省际循环可以发现，省内循环占据主体地位，但优势地位呈现下降趋势，而省际循环的占比不断提高。数字经济省内循环与省际循环的变动说明了中国内部市场存在的地区封锁和市场割裂现象[11]正逐步被打破，区域经济向着一体化均衡发展靠拢，一个体量巨大、配置高效的内循环统一大市场正逐步形成。

表1 中国数字经济内、外循环分年份对比情况 （单位：亿元）

对比数字经济内、外循环结构来看，总量上内、外循环均保持上升，2012 年数字经济内循环总量为41886.62 亿元，占比为48.97%，低于外循环的总量（43647.33 亿元）和占比（51.03%），数字经济内循环凭借中国超大规模的内循环市场体量优势，在2015 年实现了反超，总量增长至50816.45 亿元，占比上升至52.23%，同期外循环总量为46406.74 亿元、占比为47.77%。2017 年，内、外循环差距进一步扩大。从数字经济内、外循环构成可以看出，数字经济发展趋势与中国经济对外依存度下降、经常项目顺差缩小、内需对经济增长的贡献增大[11]等整体趋势相似，内部市场逐步占据优势地位。

2.2 区域视角下的中国数字经济内外循环分析

为进一步分析中国数字经济区域循环状况，本文将31 个省份按照东部地区11 个省份（北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南）、中部地区8个省份（山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）以及西部地区12个省份（内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）的标准划分为三大板块，以探究空间视角下中国数字经济内、外循环状况，结果见表2。从区域均值来看，2012—2015年为数字经济发展成长期，数字经济消费总量处于缓慢增长阶段；2015—2017 年为数字经济快速增长期。区域空间维度上，在三个时间截面均由东部地区保持最高总额，均值分别为2012 年6310.89 亿元、2015 年6762.53 亿元、2017 年8518.76 亿元。增速方面，西部地区展现了最高水平，2012—2015年和2015—2017年西部地区平均增速分别为42.9%和66%。从区域空间视角下不同区域数字经济循环结构方面的差异来看，东部地区的内、外循环占比相对平衡，中部地区与西部地区则以内循环为主。从循环结构发展动态来看，东部地区的外循环占比正在逐步下降，从2012年的56.70%下降至2015年的55.62%，并于2017年进一步下降至46.48%；同时，东部地区内循环中的省际循环占比持续上升，由2012 年的8.74%上升到2017 年的17.49%。中西部地区则展现了外循环占比先下降后上升的动态特征。

表2 中国区域数字经济内、外循环对比情况 （单位：亿元）

根据中国区域数字内、外循环在时间和空间维度上的变化情况可以看出，东、中、西部地区的数字经济发展在总量上存在较大差异，数字经济三个循环结构的占比在不同地区也有着较大的差异。整体上，东部地区外循环市场的占比在下降，依靠省际循环的市场增长保证了数字经济的发展；同时，中部和西部地区的数字经济依靠“一带一路”倡议等跨国区域政策或区域产业转移，在外循环市场上仍有一定的成长空间。

2.3 中国区域数字经济差异及分解

从中国区域数字经济循环情况可以看出，在区域经济发展过程中，受到地方禀赋、区域发展基础差异等因素影响，区域数字经济在消费总量、循环比例构成等多个方面都存在较大差异。为进一步探究区域数字经济差异的内部特征，本文利用多维度基尼系数分解方法，从循环结构构成维度、区域空间维度两个层面分析中国数字经济区域差异的构成特征，结果如下页表3所示。从总基尼系数来看，2012 年、2015 年、2017 年的总基尼系数分别为0.344、0.329、0.320，均超过0.3，表明数字经济区域差异明显，但呈现下降趋势。

表3 中国数字经济区域差异分解

从循环结构维度来看，数字经济外循环在三个时间截面对于整体差异的贡献率分别为59.90%、58.06%以及50.67%，说明在区域数字经济发展过程中，外部市场是一个机遇与挑战并存的市场。对于中西部地区省份来说，数字经济产业的区域转移是区域发展的一个重大机遇，但同时数字经济发展的高技术门槛、外部市场复杂性等限制因素对于各省份来说都是一个巨大挑战。

从区域空间维度来看，数字经济区域差异主要来源于区域间差异，2012年、2015年以及2017年区域间差异对于区域空间维度的差异贡献率分别为73.20%、72.22%以及71.79%，受到东西部地区之间整体区域综合经济发展水平的差距影响，东部与西部地区间的差异是区域间差异的主要构成部分。从区域间差异的动态变化来看，受到区域经济发展、数字产业向内陆转移等因素的影响，中部、西部地区数字经济产业快速成长，东部与西部以及东部与中部地区之间的差距不断缩小，区域间差异也随之缩小。

2.4 中国区域数字经济空间格局演进

2.4.1 空间关系分析

为探讨中国数字经济发展的空间格局，利用邻接矩阵以及经济矩阵探究自然地理关系下和社会经济关系下区域数字经济双循环结构的空间（经济）关系，结果见下页表4。经济矩阵的测度结果中，数字经济内、外循环各年份的莫兰指数均超过0.6 并且均通过了1%水平上的显著性检验，说明地区数字经济集聚程度与区域数字经济发展水平之间有着显著的正相关关系，拥有相似经济发展水平的省份，其内在数字经济发展情况也存在趋同的情况，这说明了数字经济发展对于地区基础社会经济条件存在一定的依赖性。

表4 中国数字经济内、外循环的Moran’s I

邻接矩阵的测度结果中，内循环表现出较为显著的正相关关系，省域间数字经济呈现“高-高”或“低-低”集聚的特征，说明在空间关系中，内循环数字经济发展具有一定的正向空间溢出（抑制）作用，具有较高水平的研究单元会推动相邻省份数字经济的发展，尽管数字经济产品有较强的跨空间服务能力，但仍会受到空间距离的影响，在数字经济发展过程中向自然空间邻近的省份拓展的优先级别更高。外循环莫兰指数从2012 年的0.042 下降至2017年的-0.001且不显著，说明数字经济外循环的发展在区域空间分布上多以极值点出现，集聚趋势不明显。

2.4.2 动态格局演进分析

本文基于重心-标准差椭圆分析探究中国数字经济空间格局的演进过程,结果见下页表5。从重心的动态演进过程来看，数字经济内循环重心在研究时段内出现往复移动现象，重心以平均速度14.5千米/年向西北方向偏移43.5千米后，又以平均速度15.7 千米/年向东南方向偏移47.2 千米，最终重心位于原始重心的东南方向。外循环的重心偏移则遵循不断向西部内陆地区偏移的特征，重心先以平均速度38.5 千米/年向西南方向偏移77.1 千米，继而以平均速度33.5 千米/年向西偏移67.1 千米。对比内、外循环的重心偏移情况可以发现，数字经济内、外循环空间格局演进存在差异，数字经济内循环倚重内部市场、区域经济基础、人才储备等要素，重心重新回到东部沿海地区附近，而外循环重心则受到中国区域经济一体化发展以及产业转移的影响，向内陆方向偏移。

表5 中国数字经济内、外循环的重心-标准差椭圆参数

从椭圆的形态指数来看，内循环形态指数呈现先扩大再缩小的情形，2012年、2015年以及2017 年的形态指数分别为0.67、0.73 以及0.69。形态指数变化说明数字经济内循环发展动态呈现先扩散再集聚的过程，在成熟期内部市场发展整体向内陆扩散，涉及的区域不断扩大，在此过程中完成了量的积累，并在快速发展期受到社会需求向质量导向转变的影响，内部市场追求更高品质、更深层次的数字经济产品，数字产业整体重心向东部地区偏移。外循环的形态指数则表现出较为稳定的上升趋势，在研究时段内形态指数由0.49上升至0.58。外循环市场的形态指数说明了产业转移对于整体区域发展的影响，数字经济产业向中西部地区转移，使得中西部地区参与外循环市场的主体不断增多、市场消费总量不断上升，从而导致外循环的椭圆形态指数不断扩大。

3 结论

本文以中国31 个省份为研究对象，借助中国区域间投入产出表数据，以终端消费的省份内部、省份之间以及出口数据为基础，利用多维基尼系数分解法、地理信息探测技术分析了中国数字经济“双循环”结构区域差异的构成原因以及时空演进规律，结果表明：（1）从整体数字经济循环结构组成来看，外循环占比在不断下降，内循环地位上升，但市场主体地位还有待进一步加强。内循环结构内部，省内循环占据主体地位，省际循环占比呈现上升趋势，但仍处于待提升阶段。内循环消费主体中，固定资产形成占比较大，农村居民与其他消费主体在总量上有较大差距但发展潜力巨大。（2）区域数字经济循环构成以及差异分析结果表明，东部地区外循环占比呈现下降趋势，而中西部地区外循环占比处于上升阶段；数字经济区域差异来源分析结果表明，中国数字经济发展区域差异较大，各省份在数字经济外循环方面的不同以及所处地理空间的区域间差异是数字经济整体差异的主要来源。（3）数字经济空间格局的演化分析结果表明，在邻接矩阵下，数字经济内循环存在一定的正向空间关联性，而数字经济的外循环则多为省份极点分布。在经济矩阵下，数字经济的内、外循环均表现出了显著的空间相关性。空间格局演进分析结果表明，数字经济的外循环重心向西部内陆地区偏移，而内循环重心则仍在东部沿海地区附近。